• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.507-509
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• 2022

In order to collect vehicle internal diagnostic data, it is necessary to collect diagnostic data of ECU (Electronic Control Unit) included in various automotive parts. Diagnostic communication can be used to collect diagnostic data of ECU. In this paper, the method of collecting diagnostic data according to ECU function through standard diagnostic communication and the diagnostic communication module were analyzed. Among the standard modules of AUTOSAR, a standard for automotive electronics used by many automobile manufacturers, the diagnostic communication module was studied, and the process of diagnostic data processing through ECU was studied.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.636-638
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• 2022

This paper is a study to apply CNN(Convolution Neural Network) to fundus images for identifying glaucoma. Fundus images are evaluated in the field of medical diagnosis detection, which are diagnosing of blood vessels and nerve tissues, retina damage, various cardiovascular diseases and dementia. For the experiment, using normal image set and glaucoma image set, two types of image set are classifed by using AlexNet. The result performs that glaucoma with abnormalities are activated and characterized in feature map.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.319-322
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• 2021

4차 산업혁명 시대에는 빠른 무선 네트워크와 빅데이터를 기반으로 다양한 기술과 서비스들이 생겨나고 있다. 이런 환경 속에서 우리는 언제 어디서나 스마트폰을 통해 음악을 듣고, 게임을 하며, 웹서핑을 하는 등 PC에 버금가는 다양한 활동을 할 수 있다. 누구든 쉽게 전세계의 웹페이지에 접속하고 SNS를 통해 외국인 친구들과도 쉽게 연락을 할 수 있다. 기계 번역 기술 또한 이렇게 사용자가 늘어나는 만큼 빅데이터를 기반으로 그 정확도가 향상되고 있다. 그러나 일반 명사나 구문과는 다르게 은어, 외래어 등의 사용빈도가 상대적으로 낮은 단어들에 대한 기계 번역 정확도는 여전히 개선이 필요하다. 본 연구에서는 국내에서 가장 많이 사용되는 기계 번역기인 papago 번역기와 Google 번역기의 외래어 인식 정확도에 대한 비교 연구를 진행하였다. 추후, 본 연구 결과를 통해 앞으로의 새로운 연구 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.547-549
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• 2021

In Artificial Intelligence analysis, the process of creating a model and verifying it is a task that requires computational processing time because it is Batch Processing performed with already generated data. We need to model, validate, and predict real-time data, such as stocks and defense information, with data generated directly in front of us. As a solution to this, we solve it by applying techniques to segment the data required for artificial intelligence modeling tasks in order of time processing and distribute the data across multiple processes.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.552-554
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• 2021

We propose a fall recognition system using a deep learning algorithm using motion data acquired by a Doppler radar sensor. Among the deep learning algorithms, an RNN that has an advantage in time series data is used to recognize falls. The fall data of the Doppler radar sensor has a temporal characteristic as time series data, and the structure of the RNN is sequenced because the result only determines whether a fall or not It is designed in a structure that outputs a fixed size to the input.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.579-580
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• 2021

It is representative that utilize the platform embedded by each sensor for gathering data from sensor. However, various platforms have different implementations for different types of sensors, making it difficult to apply them at once. Therefore, in this paper, we propose a web-based data collection platform that can easily gathering and managing various sensing data on one platform.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.239-240
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• 2020

본 논문에서는 기존의 TCP/IP 환경에 새로운 프로토콜을 적용하여 외부의 해킹으로부터 보다 안전한 형태의 다중 시스템을 설계하고 이를 이용한 강력한 인증시스템을 제안한다. 기존 네트워크 보안이 차세대 네트워크에 미치는 영향에 대한 연구의 필요성도 매우 높아지고 있다. 또한 IP 주소 기반의 서비스 운용으로, 대형 다수의 통신요구에 대해 서비스 불가 문제점 보유, 최근 대형 통신사 중심으로 탈 TCP/IP 연구가 활발히 진행 중으로 현재 인터넷의 표준으로 사용되고 있는 TCP/IP 프로토콜이 원초적으로 보안에 대한 취약한 문제점 보유하고 있어 이를 해결하기 위한 방안 연구 진행 중에 차세대 네트워크를 활용하여 보다 효율적이고 원활한 서비스 활용 및 기존 TCP/IP가 보유한 근본적인 문제점으로 인해 발생하고 있는 해킹에 대한 방지 방안 모색 필요하다. 따라서 본 논문에서는 조직 및 법·제도 관점에서 효율적인 네트워크 체계의 SW 관리 차원의 발전방향을 제시하기 위해 국내외에서 진행되고 있는 차세대 네트워크의 SW 관리 체계의 현황조사 및 문제점 도출하며 이를 보다 안정하게 활용할 수 있는 새로운 형태의 네트워크를 설계하고 제안하는 것을 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.642-644
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• 2022

In this paper, we propose a dynamic Web-Dashboard application so that resource information can be accessed anytime, anywhere, and management efficiency improvement analysis through big data analysis using various progressive analysis functions. It provides visualization and analytics to provide rich analytical insights to track resource location, predict repurchase duration, or find cost savings and efficiencies.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.453-454
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• 2023

4차산업 혁명의 대표 영역인 인공지능은 과학기술뿐 아니라 사회, 경제, 문화 등 우리 사회의 전 분야에 적용되어가고 있다. 이것은 교육기관에서 인공지능 관련 컴퓨터 전공자만이 아닌 여러 전공 각 분야의 전공자 또한 인공지능 교육을 받아야 함을 의미하는 것이다. 이에 따라 전 분야에 걸친 A·I융합 인재의 양성이 관심사항이 되고 있다. 본 논문에서는 항공정비사 양성을 위한 국토교통부 전문교육기관 지정기준에 제시된 교육과목 및 내용에 소프트웨어 교육을 위해 시스템 제어에 관한 이론/실습교육의 추가를 제안하였다. 제안한 교육내용은 항공정비 분야에서의 A·I융합 인재양성에 한 방안이 될 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.215-216
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• 2023

본 논문에서는 액정 디스플레이 산업에서 발생하는 공정별 유해요인 및 연구동향에 대해 조사하였다. 액정 디스플레이는 컴퓨터, 텔레비전, 태블릿, 스마트폰 등에서 사용되는 주요 디스플레이 기술로, 빠른 응답속도와 저전력 운영, 높은 해상도 등을 제공한다. 액정 디스플레이 제조에서 중요한 역할을 하는 액정 배향 기술은 러빙 천을 사용하는 물리적 배향법과 같은 기존 방법의 단점을 극복하기 위해 비접촉식 액정 배향법과 같은 연구가 진행 중이다. 액정 디스플레이 제조과정은 TFT, 컬러필터, 액정, 모듈 단계로 이루어져 있으며 이 과정에서 사용되는 다양한 화학물질은 작업자에게 노출 될 수 있다. 그러므로 유해요인의 관리와 분석, 공정의 개선, 그리고 화학 물질 사용 최소화와 같은 기술에 대한 연구가 중요하다. 최근에는 비접촉식 액정 배향법 및 박막 제작 기술에 대한 연구가 활발히 진행 중이며, 소자 오염 및 배향 공정 등에서 발생하는 유해요인을 최소화하기 위한 노력이 계속되고 있다.